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很多人討論 AI 的時候，總是把注意力放在模型本身，卻忽略了一個更底層的問題。
算力從哪裡來，數據如何被調度，資源如何被真正有效地利用。
這些問題不解決，再強的模型也只是停留在實驗室裡的能力展示。
這也是我開始關注 @RiverdotInc 的原因，它試圖做的不是再造一個模型，而是把算力資源本身變成一種可以被連接和流動的基礎設施。
從架構上看這更接近一個面向 AI 的資源網絡，而不是傳統意義上的平台，節點的參與、算力的調度以及資源的分配，都在朝著更加去中心化和可擴展的方向演進。
而 @River4fun 的存在，其實給這個體系提供了一個更貼近用戶的入口。
很多人對底層基礎設施沒有感知，但通過更輕量、更具參與感的方式去接觸網絡，反而更容易理解這套系統的價值。
這種從基礎設施到用戶層的路徑設計，是我覺得它比較克制但又很有效的一點。
從長期來看如果 AI 真正進入大規模應用階段，算力不會再是少數巨頭的專屬資源，而是像帶寬一樣可以被調度和交易。
River 想解決的，正是這個轉變過程中最核心的那一層。
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